Modelos de pronóstico basados en árboles
Quelle: https://developer.ibm.com/articles/cc-tree-based-machine-learning-models/
TL;DR
Los modelos de pronóstico basados en árboles emplean árboles de decisión o regresión y sus variantes por ensamblaje (por ejemplo Random Forest, Gradient Boosting) para generar predicciones a partir de datos históricos. Al particionar recursivamente el espacio de características en regiones homogéneas, capturan relaciones no lineales complejas en conjuntos de datos de cadena de suministro o transporte. Estos modelos son …
Los modelos de pronóstico basados en árboles emplean árboles de decisión o regresión y sus variantes por ensamblaje (por ejemplo Random Forest, Gradient Boosting) para generar predicciones a partir de datos históricos. Al particionar recursivamente el espacio de características en regiones homogéneas, capturan relaciones no lineales complejas en conjuntos de datos de cadena de suministro o transporte. Estos modelos son especialmente adecuados para la previsión a corto plazo de la demanda y el inventario en logística.
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